移动网络延伸了传统互联网的功能，本书以移动网络服务作为突破点，从群智感知车联网、在线社交网络和行为认证等应用场景展开研究，力求为读者建立感知—网络—服务—安全之间的关联，探索可建模网络空间安全移动服务的底层框架和分析架构。本书的研究内容主要分为四篇，分别从感知、网络、服务和安全方面系统地介绍了移动网络服务的相关重要问题。每一篇都陈述了国内外研究现状，提出了当前研究的不足和后续可改进的方向，以便有兴趣和科研需求的读者进一步探索钻研。 本书可以作为高等院校计算机、自动化、车辆及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对车联网和网络空间安全感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。

前言
感知篇 移动数据群智感知方法
第1章 智能交通数据群智感知导论
1.1 概述
1.2 国内外研究现状
1.3 本篇内容导引
第2章 基于局部数据聚合的交通移动群智感知机制
2.1 RTS概览
2.2 路网划分方法
2.3 基于车辆追踪和道路拓扑的地图匹配方法
2.4 主从式的局部区域数据收集、处理和分发策略
第3章 基于交通移动群智感知数据的道路通行速度计算
3.1 车辆轨迹数据对路段的覆盖
3.2 被车辆轨迹数据覆盖的路段通行速度计算方法
3.3 未被车辆轨迹数据覆盖的路段通行速度计算方法
3.4 基于道路拓扑的递归式路段通行速度计算与填充方法
3.5 路段通行速度的预测
第4章 基于现实车辆轨迹数据集的交通移动群智感知实验
4.1 实验软件平台
4.2 路网信息介绍与预处理
4.3 数据集介绍与预处理
4.4 RTS设计中数据流量带宽占用的节约效果实验
4.5 路段通行速度填充实验
4.6 路段通行速度预测实验
网络篇 移动网络数据传输优化与分析
第5章 移动网络数据传输导论
5.1 概述
5.2 国内外研究现状
5.3 本篇内容导引
第6章 本篇相关知识
6.1 认知网络
6.2 软件定义认知车联网的架构
6.3 在线社交网络的架构和承载网络的架构
6.4 社交网络模型
6.5 会话类别
6.6 关于阶的介绍
第7章 基于VEINS架构车联网仿真平台设计与开发
7.1 车联网仿真架构
7.2 VEINS_10V车联网仿真平台设计
7.3 车联网仿真实验
第8章 基于强化学习的车联网路由算法设计
8.1 强化学习
8.2 基于Q学习的认知路由算法设计
第9章 在线社交网络内容分发建模
9.1 建模在线社交网络的经典工作
9.2 在线社交网络的内容分发模型
9.3 在线社交网络的节点部署模型
9.4 在线社交网络的用户社交关系地理分布模型
9.5 在线社交网络的分发内容关联性模型
9.6 在线社交网络的传输会话分布模型
9.7 建模在线社交网络的系统模型
9.8 相关实验
第10章 在线社交网络传输负载分析
10.1 相关工作
10.2 在线社交网络传输负载的评价指标
10.3 社交兴趣播会话的目的节点分布
10.4 社交兴趣播的传输负载
服务篇 移动网络服务用户位置推荐算法
第11章 移动网络服务用户位置推荐导论
11.1 概述
11.2 国内外研究现状
11.3 本篇内容导引
第12章 本篇相关知识
12.1 移动社交网络用户行为分析
12.2 位置推荐算法
第13章 移动社交网络用户行为模型
13.1 用户多中心高斯模型
13.2 基于邻域势的移动社交网络用户社交关系分析
13.3 基于社交网络用户文本的用户兴趣建模
第14章 基于用户行为的位置推荐算法
14.1 基于用户文本的潜在因素模型
14.2 基于用户社交关系的潜在因素模型
14.3 基于用户行为的潜在因素模型
14.4 推荐算法的验证与应用
安全篇 移动网络服务用户安全
第15章 移动网络服务用户安全
15.1 概述
15.2 国内外研究现状
15.3 本篇内容导引
第16章 本篇相关知识
16.1 行为模型
16.2 合成行为
16.3 数学基础
16.4 线上身份盗用检测的评价指标
第17章 维度融合式线上身份盗用检测
17.1 整体框架
17.2 合成行为投影模型
17.3 合成行为投影融合模型
17.4 维度融合式线上身份盗用检测实验
第18章 维度联合式线上身份盗用检测
18.1 合成行为投影联合模型
18.2 维度联合式线上身份盗用检测实验
参考文献